Prédiction de données (Python)

Dans notre projet, nous utiliserons l'Analyse Factorielle Discriminante (AFD) suivie de l'Analyse Discriminante Linéaire (LDA) pour développer un modèle capable de prédire et classifier des données dans des catégories spécifiques. L'AFD nous aidera à comprendre comment différentes variables mesurées (comme la taille, le poids, etc.) peuvent être utilisées pour distinguer les groupes dans nos données. Ensuite, en appliquant la LDA, nous construirons un modèle qui utilise ces informations pour prédire la catégorie de nouvelles observations.

Pour évaluer la performance de notre modèle, nous utiliserons une matrice de confusion, qui nous montrera clairement où et comment notre modèle fait des erreurs, en comparant les catégories prédites avec les véritables catégories. Ce projet nous permettra de comprendre les fondements de la classification statistique et d'acquérir des compétences pratiques dans l'analyse de données complexes.